Rynek technologii AI rośnie w siłę, a nowe inicjatywy stawiają na zrozumienie i operowanie językami mniejszościowymi. Jednym z najnowszych osiągnięć na tym polu jest Qra, pierwsza sztuczna inteligencja specjalizująca się w polszczyźnie. Wśród wyzwań, jakie stawia przed nią polski język, “dżdżownica” i “gżegżółka” to tylko początek. Sprawdźmy, jak Qra przełamuje barierę językową.
Qra – nowy wymiar sztucznej inteligencji
Qra nie jest kolejnym modelem AI; to innowacja skrojona na miarę polskiego języka. Sięgając po bogactwo polszczyzny, twórcy modelu skupili się na stworzeniu sztucznej inteligencji, która rozumie niuanse, dialekty oraz kulturowe szczególności języka polskiego. W przeciwieństwie do znanych modeli, takich jak Chat GPT, które w dużej mierze ograniczały się do angielskiego, Qra została wytrenowana na masowym korpusie tekstów polskojęzycznych.
Projekt zakładał zgromadzenie i przetworzenie ogromnej ilości danych tekstowych, co w efekcie pozwoliło na osiągnięcie niebywałej jakości w zakresie zrozumienia i generowania polskiego tekstu. Dr Marek Kozłowski z Ośrodka Przetwarzania Informacji AI Lab podkreślał, że celem było stworzenie modelu, który „widział” język polski w jego pełni – od literatury po codzienne rozmowy.
Nazwa z polskim akcentem
Wybór nazwy Qra nie był przypadkowy. Chciano, aby była ona krótka, łatwa do zapamiętania i wpisywania w internecie, a jednocześnie nawiązywała do polskiego folkloru. Model łączy w sobie globalny trend nazywania sztucznych inteligencji od zwierząt kopytnych, takich jak Alpaca AI czy Lama AI, z lokalnymi odniesieniami.
- Qra jest neutralna w międzynarodowym kontekście,
- Nazwa jest prosta i łatwa do zapamiętania,
- Nawiązuje do polskiego dziedzictwa kulturowego.
Dzięki temu Qra nie tylko przekracza bariery językowe, ale również staje się mostem łączącym tradycję z nowoczesnością.
Wyjątkowe cechy i cel projektu
Twórcy Qry postawili przed sobą ambitny cel: stworzenie modelu sztucznej inteligencji, który zrozumie polski lepiej, niż jakikolwiek inny dostępny na rynku. Kluczowym elementem osiągnięcia tego celu było zgromadzenie unikalnego korpusu wysokiej jakości tekstów polskojęzycznych, liczącego około 2 TB. Proces tworzenia Qry obejmował nie tylko zbiór danych, ale również ich czyszczenie i normalizację, co pozwoliło na eliminację błędów i nieścisłości.
- Korpus tekstowy obejmował literaturę, artykuły, rozmowy i wiele innych form językowych,
- Dzięki temu Qra operuje językiem w sposób naturalny, zrozumiały i poprawny gramatycznie,
- Model odpowiada wysoką jakością generowanego tekstu, minimalizując liczbę błędów.
Dr Kozłowski zwracał uwagę, że jednym z wyzwań była adaptacja modelu do specyfiki języka polskiego, tak aby oddać jego bogactwo i różnorodność. Qra stanowi odpowiedź na potrzeby rynku polskiego, gdzie język angielski dominuje w technologii AI. Teraz polscy użytkownicy mogą korzystać z narzędzia, które doskonale rozumie ich potrzeby językowe.
Qra nie tylko otwiera drzwi do głębszego zrozumienia polskiego języka przez technologię, ale również ustanawia nowy standard w dziedzinie sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy chodzi o zapewnienie dokładniejszych tłumaczeń, czy też tworzenie spersonalizowanych treści, Qra stanowi znaczący krok ku zrozumieniu i celebracji językowej różnorodności.
